Eureka源码解析系列文章汇总

本文详细解析了Eureka的服务注册与发现机制,包括Eureka Server作为服务端如何维护服务注册表,以及Eureka Client作为客户端如何进行服务注册、续租及下线通知。同时介绍了服务分区和自我保护模式的概念。

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上方这个图是Eureka官方提供的架构图,整张图基本上把整个Eureka的核心功能给列出来了,当你要阅读Eureka的源码时可以参考着这个图和下方这些文章

EurekaServer

EurekaServer就是我们常说的服务端 Eureka服务端的启动可参考这篇文章

它维护了一张服务注册表,在这个服务注册表中包含了所有的客户端信息

当服务端启动时会做这么几个事情:

  1. 向集群中的其他服务端发起数据同步请求:

  2. 开启清理过期租约的线程:

EurekaClient

EurekaClient就是我们常说的客户端 Eureka客户端的启动可参考这篇文章:

客户端是与应用程序绑定到一起的,某种意识上来说它是应用实例在注册中心的代言人

当客户端启动时会做这么几个事情:

  1. 向服务端发起注册请求:

  2. 开启续租的线程:

  3. 先全量获取一次可用服务列表且开启一个定时增量获取的线程:

当服务下线时会向服务端发送下线通知:

服务分区

在图中三个EurekaServer之间是用线隔开的,在EurekaServer上面的三个us-east-xx其实就代表着三个服务端所在的三个分区。

为什么会出现分区这个概念呢?当一个项目的用户量比较大时,一般会在多个城市的多个机房分别部署多套服务,为了避免网络延时,我们就希望一个条件允许的情况下一个服务优先调用同机房的服务。为了实现这个功能Ribbon还专门提供了一种负载均衡算法

自我保护模式

为了避免网络分区故障的解决方案:

往期好文

 

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【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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